模型创建与nn.Module

一、网络模型创建步骤

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下面描述了在 PyTorch 中常见的一些属性和功能，用于存储和管理神经网络模型的参数、模块、缓冲属性和钩子函数。

parameters：用于存储和管理 nn.Parameter 类的属性。nn.Parameter 是一种特殊的张量，它被自动注册为模型的参数，可以进行梯度计算和优化。parameters 属性是一个可迭代对象，可以通过遍历它来访问模型的所有参数。
modules：用于存储和管理 nn.Module 类的属性。nn.Module 是神经网络模型的基类，可以包含其他模块、参数和计算图。modules 属性是一个可迭代对象，可以通过遍历它来访问模型中的所有模块。
buffers：用于存储和管理缓冲属性，例如 Batch Normalization 层中的 running_mean 和 running_var。缓冲属性不会被视为模型的参数，但在模型的计算过程中会被使用和更新。
*_hooks：用于存储和管理钩子函数。钩子函数是一种在模型的前向或后向传播过程中被调用的函数，可以用于获取中间特征、梯度等信息，或者在计算过程中进行一些额外的操作。*_hooks 属性可以注册和管理多个钩子函数，以便在需要的时候进行调用。

这段代码展示了在 PyTorch 中 nn.Module 类的构造函数中常见的属性初始化操作。这些属性用于存储和管理模型的参数、缓冲属性、钩子函数和模块。

self._parameters：用于存储模型的参数。它是一个有序字典（OrderedDict），用于保存参数的名称和对应的张量值。
self._buffers：用于存储模型的缓冲属性。它也是一个有序字典，用于保存缓冲属性的名称和对应的张量值。
self._backward_hooks：用于存储模型的后向传播钩子函数。它是一个有序字典，用于保存钩子函数的名称和对应的函数。
self._forward_hooks：用于存储模型的前向传播钩子函数。同样是一个有序字典，用于保存钩子函数的名称和对应的函数。
self._forward_pre_hooks：用于存储模型的前向传播前钩子函数。同样是一个有序字典，用于保存钩子函数的名称和对应的函数。
self._state_dict_hooks：用于存储模型的状态字典钩子函数。同样是一个有序字典，用于保存钩子函数的名称和对应的函数。
self._load_state_dict_pre_hooks：用于存储模型的加载状态字典前钩子函数。同样是一个有序字典，用于保存钩子函数的名称和对应的函数。
self._modules：用于存储模型的子模块。同样是一个有序字典，用于保存子模块的名称和对应的模块实例。

通过使用这些属性，nn.Module 类可以方便地管理模型的参数、缓冲属性、钩子函数和子模块，并提供了一些方法（如 state_dict() 和 load_state_dict()）来进行模型的状态保存和加载。

nn.Module 是 PyTorch 中用于构建神经网络模型的基类，具有以下特点：

一个 nn.Module 可以包含多个子模块：nn.Module 具有层次结构，可以嵌套包含其他 nn.Module 实例作为其子模块。这样可以方便地构建复杂的神经网络结构。
一个 nn.Module 相当于一个运算：每个 nn.Module 类都必须实现 forward() 函数，该函数定义了模型的前向传播过程。在调用模型对象时，会自动调用 forward() 函数来执行模型的前向计算。
每个 nn.Module 都有 8 个字典管理它的属性：这些字典分别是 _parameters、_buffers、_backward_hooks、_forward_hooks、_forward_pre_hooks、_state_dict_hooks、_load_state_dict_pre_hooks 和 _modules。这些字典用于存储和管理模型的参数、缓冲属性、钩子函数和子模块。